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近年、鉄道業界におけるAIの導入が、業界全体の課題解決に役立っています。
この記事では、鉄道業界が抱える様々な課題に焦点を当て、AI技術がこれらの問題にどのように立ち向かっているかを詳しく探っていきます。
AIが鉄道業界にもたらす変化と可能性に触れることで、鉄道の未来に対する期待が一層膨らむことでしょう。
特に鉄道やAI好きの方には必見の内容ですので、ぜひ最後までご覧ください。
|AIとは
AI（人工知能）は、機械が知的な活動を模倣する技術で、機械学習やディープラーニングを活用し、大量のデータから学習して問題を解決します。
これにより、画像認識や医療診断など、様々なタスクに適用され、人間の能力を拡張します。
機械学習はデータから学習し、ディープラーニングは多層のニューラルネットワークを通じて高度な情報処理を可能にします。
AIは医療や製造、金融、教育などで広く使用され、社会に深い影響を与えています。
たとえば、教育分野では、個別に適した学習プランの提供や科学的な研究の効率向上が期待されています。
さらに、交通やエネルギー管理などの分野でもAIの活用が進むことで、持続可能な社会の構築が促進されるでしょう。
しかし、倫理的な課題やプライバシーの懸念も存在し、バランスを取りながら進化していく必要があります。
将来的には技術の進歩により、AIはますます高度なタスクに対応できるようになり、様々な分野での応用が期待されています。
AIについてさらに詳しく知りたい方はこちらの記事をご覧ください。
|鉄道業界が抱える課題
鉄道業界は、近年、利用者数の増加やインフラの老朽化など、さまざまな課題に直面しています。
特に重要な課題として以下のようなものがあります。
電車内や駅の混雑が深刻
混雑の深刻化は、利用者の利便性の低下や安全性の低下など、さまざまな問題を引き起こしています。
利用者にとっては、満員電車に乗車することで、身体的・精神的な負担が大きくなります。
また、ラッシュ時の駅では、人身事故や駅員への暴力などのトラブルも発生することがあります。
混雑の解消には、輸送力増強や輸送効率化など、さまざまな対策が必要となります。
輸送力増強としては、新線の建設や車両の増備などが考えられますが、コストや環境負荷などの課題もあります。
駅構内でのトラブルや事故は後を絶たない
駅構内でのトラブルや事故は、利用者の増加、人身事故、痴漢や治安の悪化などの背景により、後を絶たず、利用者の安全と安心を脅かす深刻な問題となっています。
また、日本は少子高齢化が進んでおり、駅利用者が高齢化していることも、トラブルや事故に巻き込まれやすくなる原因の一つとなっています。
これらのトラブルや事故を防止するためには、利用者のマナー向上、駅構内の安全対策の強化、治安対策の強化が不可欠です。
労働力不足
労働者不足の背景には、少子高齢化による労働力人口の減少と、長時間労働や低賃金などの労働条件の悪化が挙げられます。
また、この問題は、鉄道業界のさまざまな課題に悪影響を及ぼしており、安全性の低下、サービスの低下、利用者の利便性の低下など、鉄道利用者や社会全体に大きな影響を与えています。
労働者不足を解消するためには、労働条件の改善、業務の効率化、外国人労働者の活用などの対策が必要です。
増加する外国人観光客への対応
国内の観光客数は年々増加し、2019年にはおおよそ3,180万人に達しました。
このような状況下で、鉄道業界は外国からの訪問者に対処するための様々な課題に直面しています。
外国人観光客にとって、鉄道の利用は日本旅行において重要な要素となっていますが、外国人にとっては、鉄道に関する情報が不足していたり、言語の問題が発生していることがあります。
また、鉄道の乗り方や切符の購入方法が分かりにくいという課題もあります。
|鉄道業界にAIを導入するとできること
さまざまな課題がある鉄道業界ですが、AIの技術を導入することによって得られるメリットはたくさんあります。代表的なメリットを4つご紹介します。
混雑状況の予測、運行管理
鉄道業界でのAI導入の一環として、「混雑状況の予測、運行管理」があげられます。
AIは膨大なデータを分析し、過去の利用実績や気象データ、祝日などの情報を考慮して駅や列車の混雑状況を予測します。
運行管理においても、AIは複雑な要因を考慮して最適な運行計画を策定します。
たとえば、予測された混雑状況に合わせて列車の本数を調整し、適切な車両の配置やダイヤ改正を実施することができます。
安全・防犯対策
AI導を入するにあたって「安全・防犯対策」は特に注目される分野です。
列車や駅周辺に設置されたセンサーや監視カメラがAIによって統合的に管理され、異常な動きや危険な状況をリアルタイムで検知します。
これにより、緊急事態が発生した場合、素早い対応が可能となります。
たとえば、不審者の動きや危険物の携行、軌道上の障害物などがAIによって自動的に検知され、関係者にアラートが送信される仕組みが構築されています。
人的コストの削減
鉄道業界においてもAIを活用してのコスト削減は、複数の局面での効果があります。
たとえば、AIは運行や保守の予測メンテナンスを可能にし、計画的な作業スケジュールを策定します。
これにより、従来の予防保守に比べて適切なタイミングで必要な作業を実施し、無駄な労力や資源の浪費を防ぎます。
また、AIは駅や車両での監視や点検作業を自動化し、作業員の負担を軽減します。
センサーやカメラを活用して異常を検知し、即座に通知することで、人員を最適に配置しトラブルの早期解決を図ることができます。
多言語対応
鉄道業界におけるAIの多言語対応は、利用者のサービス向上に大きな影響を与えます。
たとえば、AIを活用した自動券売機や案内システムは、利用者が利便性を向上させるために複数の言語で対応できます。
これにより、外国からの観光客やビジネス利用者にとって、鉄道サービスの理解が容易となります。
また、AIは機械翻訳技術を駆使して、駅構内の案内や運行情報をリアルタイムで複数言語に翻訳し提供しれるため、外国の利用者も円滑な鉄道移動が可能となり、コミュニケーションの障壁を取り払うことができます。
|鉄道業界でのAI導入事例
ここからは鉄道業界で既に導入されている具体的な事例をご紹介していきます。
ぜひ導入の参考にしてください。
JR東日本：復旧対応支援システム
JR東日本が採用している「復旧対応支援システム」は、鉄道設備に発生する輸送障害時に、指令員が素早く障害の原因を特定し、復旧方法を指示できるAI支援システムです。
このシステムは、日立が独自に開発したリコメンドAI技術を使用して、過去の障害対応の履歴から似たような状況を判別し、原因の特定や復旧方法の提案を自動で提示します。
これにより、現場の指令員が効果的に対応でき、判断をサポートします。
JR東日本：案内AI
「案内AI」は、AIが乗客に駅内の出口などを案内するシステムです。
このシステムは、ICカードの精算業務に対応するだけでなく、インバウンド（訪日外国人）受け入れ再開に向けた多言語の翻訳機能も備えています。
また、駅内だけでなく、駅周辺の情報提供やチャットなどのサービスも提供してくれます。
さらに詳しい内容を知りたい方は、こちらの記事をご覧ください。
JR東日本：無人AI店舗
JR東日本は、2020年3月に山手線の新たな駅である高輪ゲートウェイ駅に、AIを活用した無人店舗「TOUCH TO GO」をオープンしました。
この店舗は、AIカメラやセンサーを活用することで、商品の棚卸や決済を自動化しており、店員は常駐していません。
この店舗の導入により、人件費の削減や、店舗の運営の効率化、顧客サービスの向上などの効果を狙っています。
JR西日本：鉄道指令業務アシストAI
JR西日本が使用している「鉄道指令業務アシストAI」は、鉄道設備の輸送障害が発生した場合に、指令員が早期に障害の原因を特定し、復旧方法を指示できるよう支援するAIシステムです。
このシステムは、日立独自のリコメンドAI技術を用い、過去の障害対応の履歴から類似の事象を見つけ出し、復旧方法の提案や原因の絞り込みなどを、自動で提示し、指令員の判断を手助けします。
JR東海：冷房コントロールシステム
JR東海の「冷房コントロールシステム」は、AIを活用して鉄道車両の冷房制御を自動化するシステムです。
このシステムでは、AIが車内の温度、湿度、外気温などの情報を収集し、最適な冷房制御を行います。
これによって、車両内の温度差を抑え、乗客に快適な車内環境を提供しています。
同時に、省エネの効果も期待されています。
JR九州：転落事故防止システム
JR九州の「転落事故防止システム」は、無人駅のホームに監視カメラを設置し、その映像をAIで監視しています。
システムは、ホームに危険な状況が検知されるとアラームが鳴り、駅内に警告が発せられる機能を備えています。
特に、フラフラと歩く動きなど、転落の兆候を示す動作に焦点を当て、これを学習することで、ホームの端に近づくだけの通行者との違いを見分けることが可能です。
阪神電気鉄道：防犯カメラでAIが映像分析
阪神電気鉄道の「AI映像分析防犯カメラ」は、無人駅のホームに設置され、その映像をAIが分析しています。
システムはホームで転落の危険が検知されると、駅構内にアラームを鳴らして警告する機能が組み込まれています。
特に、転落者に特有の動きを学習し、それを基にホームの端に近づくだけの通行者との違いを見分けることができます。
AI映像分析防犯カメラを活用することにより、ホームの安全を確保し、転落事故を未然に防ぐ役割を果たしています。
東芝：AIを活用した運行ダイヤ作成
東芝はAIを活用して運行ダイヤの作成を行っています。
これは鉄道会社が車両をより効率的に運用するのに役立つというメリットがあります。
具体的には、鉄道のダイヤを作成し、検査や清掃などのスケジュールを考慮して、車両の運用管理を最適化することを目的としています。
また、東芝では、TrueLine® 注のダイヤデータ資産を元に、東芝研究開発センターが開発した輸送計画最適化AIを導入し、現場のノウハウや制約条件を数理モデル化しています。
NEC：輸送障害に備えるAIシステム開発
NECが行なっている「輸送障害に備えるAIシステム開発」とは、自然災害や事故などの輸送障害に対応する際に、最適な復旧ダイヤを迅速に作成するAIシステムです。
NECでは鉄道運行用のデジタルツインを導入し、デジタル空間で鉄道運行を再現して、ダイヤの実用性を検証しています。
実際の輸送障害ケースなどをデジタルツイン上で発生させ、AIは対処方法を学習します。
事前に対処方法を学習しておくことで、輸送障害時にも効率的なダイヤを作成することができます。
富士通：安全を維持するシステム開発
富士通が採用している「安全維持システム開発」は、鉄道業界における安全性向上を目指した取り組みです。
このシステムは、鉄道車両に備えられたセンサーデータを分析し、異常を検知して事故を未然に防ぐことが目的です。
同時に、鉄道車両の運行状況をリアルタイムで把握できるため、運行管理者は迅速な対応が可能となっています。
更に、このシステムは鉄道車両の運行状況を分析して、運行計画を最適化する機能も有しているため、富士通のこのシステムが鉄道業界の安全性向上に寄与することが期待されています。
|まとめ
以上、いかがでしたでしょうか。
「鉄道×AI」が描く未来は、課題の克服という新たなステージへの入り口です。
記事でも紹介したように、AIの導入は鉄道業界において大きな変革をもたらし、これまでの課題を解消する手助けとなっています。
AIが進化するにつれて、よりスマートで効率的な鉄道システムが展開され、私たちの暮らしに革新をもたらすことが期待されます。
今後も鉄道とAIが共に歩む未来に注目していきましょう。
